省道002线（分水岭—仲宫段）地层划分与岩土工程分类

详细阐述了省道002线分水岭到仲宫段跨越地带地层的时代、岩性,划分了岩、土的工程类别,为道路和桥梁设计、支挡物设置及工程概算提供了依据。     

谈在数学教学中如何加强思想方法的教学

对比分析法、分类概括法、综合分析法和整体结构法是数学中最重要的思想方法，必须在教学实践中认真运用，切实加强。     

试论词义术语化流程中的转换机制及语义特征

本文从分析科技术语的基本特点入手,深入讨论了术语体系中兼容语词的语义特征及其转换机制。从而为揭示词义术语化流程的基本规律提供了重要的依据。     

蛋白质-蛋白质相互作用界面统计分析

以作者开发的从蛋白质结合部位推导出其界面所具有的疏水性质和氢键性质的计算程序PP_SITE为基础,利用蛋白质结构数据库(PDB),对蛋白质-蛋白质相互作用界面进行了统计分析.从PDB中挑出非冗余的链间相互作用对,计算出这个数据集中所有链间界面的疏水和氢键相互作用特征.对得到的界面特征进行统计分析,寻找能够明显聚类的界面特征.结果表明，界面大小、氢键和疏水相互作用在界面所占比例以及疏水相互作用的集中程度可以作为分类的依据.     

气固吸附等温线的研究进展

综述了近些年来在气固吸附理论研究领域对吸附等温线的研究进展。论述了从早期的BDDT的5种类型吸附等温线，到IUPAC的6种类型吸附等温线，再到基于Ono-kondo晶格模型的Gibbs吸附分类的5种类型吸附等温线．讨论了与各种类型吸附等温线类型相对应的吸附机理，并对滞留回环现象进行了解释和分析。     

径向基-偏最小二乘-贝叶斯方法及其在化学模式分类中的应用

提出一种用于模式分类的RBF-PLS—Bayes方法。它集成地应用径向基(RBF)变换与偏最小二乘(PLS)方法，从原有模式中提取出分类能力甚强的成分，然后进行贝叶斯(Bayes)判别。这种集成方法尤其适用于复杂化学信息的模式分类，本文将其应用于两种类型的化学模式分类问题，均取得了令人满意的效果。与经典的判别分析方法和单纯的神经网络方法相比，具有明显的优越性。     

基于特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法

近些年,基于深度学习的算法和模型在各种图像分析任务中都取得了显著的成功,与常见的自然图像相比,医学图像数据集依然面临高度不平衡的问题,不平衡数据会导致特征空间里的决策边缘倾向样本多的类别,导致分类效果的下降.为了解决该问题,提出一种基于卷积神经网络考虑特征类内紧凑性的不平衡医学图像分类方法（Z-Score Compactness-based Convolutional Neural Network,ZC3NC）.首先,从一个卷积神经网络的最后一层卷积层提取训练集样本与测试集样本的特征图,随后引入一个新的Z分数来度量测试集数据的特征图相对训练集每个类在特征空间上的偏离度,偏离度的度量基于类内的紧凑度,其主要关注样本的分布特性,对各类样本数量的不平衡性不敏感.最终,根据计算的偏离度,对测试集的数据进行分类.在DermaMNIST数据集上的实验表明,在不对数据和神经网络模型做任何额外增强的情况下,该方法的平衡准确率比原卷积神经网络模型平均提高11.15%,最多提高14.08%,证明提出的分类方法能有效地提高多种卷积神经网络对不平衡医学图像数据的分类性能.此外,和最先进的不平衡分类方法 Und...     

基于双通道残差网络的泥石流沟谷孕灾风险预测

云南作为泥石流受灾最严重的省份之一,每年均会遭受重大损失。为了应对这种突发性灾害,本文基于DCHNNet(dual-channel hybrid neural network)提出了一个基于双通道的改进残差结构的卷积神经网络——双通道残差网络(two-way residual network, TWRNet)。该网络能够广泛应用于泥石流沟谷图像的潜在危险性排查,实现泥石流灾害的预警。TWRNet首先采用切片的方式对数字高程(digital elevation model, DEM)数据和遥感数据分开处理,并使用改进的残差结构进行特征提取;然后将特征进行融合,并使用通道注意力机制SE(squeeze-and-excitation networks)模块进行通道增强;最后给出泥石流沟谷的分类结果。在训练过程中,本文使用了交叉熵和焦点损失构成的联合损失函数。实验结果表明,TWRNet在泥石流沟谷识别方面达到了最高89.28%的识别率和87.50%的召回率,模型性能良好。使用图像学习沟谷特征的方法来进行泥石流孕灾沟谷的识别是可行的。     

量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类

极限学习机初始参数具有随机性,容易导致其对高分辨率遥感影像的分类结果出现局部最优现象.为了解决上述问题,提出了一种基于量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类方法.该方法利用量子粒子群算法对核极限学习机的核参数与正则化参数进行优化,根据参数优化后的结果构建量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类模型（QPSO-KELM）.通过实验对比了SVM、KELM、PSO-KELM、QPSO-KELM这几种分类方法对高分二号遥感影像数据的分类精度与效率.结果表明：QPSO-KELM的分类精度、运行速度均优于其他几种分类方法,该方法能有效提取遥感影像上的地物要素信息.     

基于词-标签概率的多标签文本分类研究

针对多标签文本分类任务中如何有效地提取文本特征和获取标签之间潜在的相关性问题,提出一种CNN(convolutional neural networks)结合Bi-LSTM (bi-directional long short-term memory)的模型.首先,通过CNN网络和最大池化提取文本的特征;然后,利用训练的Labeled-LDA(labeled latent dirichlet allocation)模型获取所有词与标签之间的词-标签概率信息;接着,使用Bi-LSTM网络和CNN网络提取当前预测文本中每个词的词-标签信息特征;最后,结合提取的文本特征,预测与当前文本相关联的标签集.实验结果表明,使用词-标签概率获取文本中词与标签之间的相关性信息,能够有效提升模型的F1值.